2025年事業(yè)單位招聘考試計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)能力測(cè)試試卷（人工智能與地理信息工程方向）考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)擬合和欠擬合描述錯(cuò)誤的是？A.過(guò)擬合是指模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得太好，但也過(guò)于復(fù)雜，導(dǎo)致對(duì)未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)泛化能力差。B.欠擬合是指模型過(guò)于簡(jiǎn)單，未能捕捉到數(shù)據(jù)中的基本模式，導(dǎo)致在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)也不好。C.增加模型的復(fù)雜度通常有助于解決欠擬合問(wèn)題。D.減少特征數(shù)量是解決過(guò)擬合的常用方法之一。2.在GIS中，TIN（不規(guī)則三角網(wǎng)）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要用于表示？A.矢量點(diǎn)數(shù)據(jù)。B.矢量線數(shù)據(jù)。C.矢量面數(shù)據(jù)，特別是具有不規(guī)則邊界的表面。D.柵格數(shù)據(jù)。3.決策樹(shù)算法屬于以下哪種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類(lèi)算法。B.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸算法。C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類(lèi)算法。D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。4.地圖投影的主要目的是？A.改變地圖的表達(dá)風(fēng)格。B.將地球表面的三維地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為平面直角坐標(biāo)。C.壓縮地理數(shù)據(jù)的大小。D.增強(qiáng)地圖的視覺(jué)效果。5.以下哪個(gè)不是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇方法？A.遞歸特征消除（RFE）。B.Lasso回歸。C.基于模型的特征選擇。D.K-means聚類(lèi)。6.在遙感影像處理中，將多光譜影像轉(zhuǎn)換為單色影像的過(guò)程通常稱為？A.融合。B.投影。C.波段組合。D.空間增強(qiáng)。7.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)模型的基本組成單元？A.決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)。B.支持向量。C.神經(jīng)元。D.K-均值中心點(diǎn)。8.GIS軟件通常提供哪些空間分析功能？（請(qǐng)列舉至少三項(xiàng)）A.緩沖區(qū)分析。B.疊加分析。C.網(wǎng)絡(luò)分析。D.地圖標(biāo)注。E.柵格重分類(lèi)。9.以下哪種技術(shù)通常用于提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)。B.過(guò)擬合。C.減少特征數(shù)量。D.使用簡(jiǎn)單的模型。10.地理信息系統(tǒng)（GIS）的核心是？A.地圖繪制軟件。B.地理空間數(shù)據(jù)庫(kù)。C.用戶界面。D.空間分析算法庫(kù)。二、填空題1.機(jī)器學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，目的是為了對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行______或______。2.在GIS中，空間數(shù)據(jù)的三種基本類(lèi)型是______、______和______。3.決策樹(shù)算法通過(guò)構(gòu)建______結(jié)構(gòu)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)或回歸。4.常用的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)R樹(shù)主要用于高效地索引______空間對(duì)象。5.人工智能在地理信息工程中的應(yīng)用領(lǐng)域包括______、______和______等。6.地理坐標(biāo)系統(tǒng)通常包括______坐標(biāo)和______坐標(biāo)。7.深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個(gè)______，形成多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。8.將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)的常用方法之一是______。9.評(píng)價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和______。10.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在GIS中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感影像的______和______。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)上的主要區(qū)別。2.解釋地理信息系統(tǒng)（GIS）中矢量和柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義、主要區(qū)別以及各自的優(yōu)勢(shì)場(chǎng)景。3.描述決策樹(shù)算法的基本工作原理（至少包括兩個(gè)主要步驟）。4.列舉并簡(jiǎn)要說(shuō)明三種常見(jiàn)的GIS空間分析應(yīng)用實(shí)例。5.什么是特征工程？在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，特征工程的重要性體現(xiàn)在哪里？四、計(jì)算題1.假設(shè)有一個(gè)簡(jiǎn)單的決策樹(shù)，其結(jié)構(gòu)如下：根節(jié)點(diǎn)包含所有樣本，特征A用于分裂，其分裂點(diǎn)為值v。左子節(jié)點(diǎn)包含所有特征A小于v的樣本，右子節(jié)點(diǎn)包含所有特征A大于等于v的樣本。左子節(jié)點(diǎn)的樣本標(biāo)簽全為“是”，右子節(jié)點(diǎn)的樣本標(biāo)簽混合為“是”和“否”。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何使用該決策樹(shù)對(duì)一個(gè)新的樣本進(jìn)行分類(lèi)。假設(shè)新樣本的特征A值為v-0.5。2.給定一個(gè)包含100個(gè)像素的柵格數(shù)據(jù)區(qū)域，其中每個(gè)像素的值代表該位置的高度（單位：米）。請(qǐng)描述計(jì)算該區(qū)域平均海拔高度的基本步驟。如果需要計(jì)算該區(qū)域的最高海拔點(diǎn)，又該如何操作？五、論述題結(jié)合人工智能與地理信息工程的交叉領(lǐng)域，論述AI技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）如何能夠提升地理信息系統(tǒng)的智能化水平。請(qǐng)具體說(shuō)明至少三個(gè)AI技術(shù)在GIS中的典型應(yīng)用場(chǎng)景，并簡(jiǎn)要闡述其基本原理和帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.A4.B5.D6.C7.C8.A,B,C9.A10.B二、填空題1.預(yù)測(cè)，分類(lèi)2.點(diǎn)，線，面3.樹(shù)4.圓5.智慧城市，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，災(zāi)害監(jiān)測(cè)6.經(jīng)，緯7.神經(jīng)元8.柵格化9.F1分?jǐn)?shù)10.目標(biāo)檢測(cè)，語(yǔ)義分割三、簡(jiǎn)答題1.解析思路:監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是根據(jù)帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入到輸出的映射函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)或分類(lèi)。其關(guān)鍵在于利用帶有“正確答案”標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)則是從沒(méi)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或模式，例如進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類(lèi)或降維。其關(guān)鍵在于探索數(shù)據(jù)本身的規(guī)律性，不需要預(yù)設(shè)的輸出標(biāo)簽。2.解析思路:矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用點(diǎn)、線、面等幾何圖形來(lái)表示地理要素，每個(gè)要素都有精確的坐標(biāo)和屬性信息，適合表示離散的地理對(duì)象和空間關(guān)系。柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將空間劃分為規(guī)則的網(wǎng)格單元（像元），每個(gè)像元存儲(chǔ)一個(gè)值，表示該區(qū)域的屬性或特征，適合表示連續(xù)的地理現(xiàn)象。主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)表達(dá)方式、空間精度、數(shù)據(jù)量、空間分析能力等方面。矢量數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)在于精度高、數(shù)據(jù)量相對(duì)較小、便于表示空間關(guān)系和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；柵格數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)在于概念簡(jiǎn)單、易于處理連續(xù)現(xiàn)象、適合進(jìn)行大面積覆蓋的空間分析。3.解析思路:決策樹(shù)通過(guò)遞歸地分割數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建分類(lèi)或回歸模型。基本工作原理包括：1)選擇最優(yōu)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分割：根據(jù)某種準(zhǔn)則（如信息增益、基尼不純度）選擇能夠最好地劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的特征和分裂點(diǎn)。2)遞歸構(gòu)建子樹(shù)：對(duì)分割后的子數(shù)據(jù)集，重復(fù)上述過(guò)程，直到滿足停止條件（如數(shù)據(jù)集純度足夠高、達(dá)到最大深度、樣本數(shù)量過(guò)少等）。每棵子樹(shù)代表一個(gè)決策規(guī)則。4.解析思路:GIS空間分析應(yīng)用實(shí)例可以有很多，選擇其中三種并簡(jiǎn)要說(shuō)明即可。例如：1)緩沖區(qū)分析：為點(diǎn)、線、面要素創(chuàng)建指定距離的鄰域區(qū)域，用于分析鄰近效應(yīng)，如計(jì)算河流兩側(cè)一定范圍內(nèi)的土地使用情況。2)疊加分析：將多個(gè)圖層（如土地利用圖、土壤類(lèi)型圖、降雨量圖）進(jìn)行組合，生成一個(gè)新的圖層，表達(dá)各圖層要素組合后的空間關(guān)系，如適宜性評(píng)價(jià)（計(jì)算某種作物生長(zhǎng)的適宜區(qū)域）。3)網(wǎng)絡(luò)分析：基于道路、管線等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如最短路徑規(guī)劃、服務(wù)區(qū)范圍分析、資源分配等。5.解析思路:特征工程是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，創(chuàng)建新的、更有信息量的特征的過(guò)程。重要性體現(xiàn)在：1)特征是模型學(xué)習(xí)的直接輸入，高質(zhì)量的特性能顯著提升模型的預(yù)測(cè)性能。2)好的特征工程可以簡(jiǎn)化模型復(fù)雜度，提高模型的可解釋性。3)對(duì)于某些數(shù)據(jù)量不足或特征不明顯的場(chǎng)景，有效的特征工程是彌補(bǔ)數(shù)據(jù)短板、提升模型效果的關(guān)鍵手段。四、計(jì)算題1.解析思路:根據(jù)決策樹(shù)的規(guī)則進(jìn)行分類(lèi)。首先，判斷新樣本的特征A值與分裂點(diǎn)v的關(guān)系。如果特征A值小于v，則新樣本被分類(lèi)到左子節(jié)點(diǎn)，由于左子節(jié)點(diǎn)的樣本標(biāo)簽全為“是”，因此新樣本被分類(lèi)為“是”。如果特征A值大于等于v，則新樣本被分類(lèi)到右子節(jié)點(diǎn)，由于右子節(jié)點(diǎn)的樣本標(biāo)簽混合為“是”和“否”，僅根據(jù)當(dāng)前信息無(wú)法確定最終分類(lèi)，需要進(jìn)一步根據(jù)右子節(jié)點(diǎn)的分裂規(guī)則或更復(fù)雜的決策樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷。本題中，新樣本特征A值為v-0.5，小于分裂點(diǎn)v，因此直接根據(jù)規(guī)則1，新樣本被分類(lèi)為“是”。2.解析思路:計(jì)算平均海拔高度：1)遍歷柵格區(qū)域中的所有像素。2)將所有像素的高度值求和。3)將高度值的總和除以像素的總數(shù)量（100）。計(jì)算最高海拔點(diǎn)：1)遍歷柵格區(qū)域中的所有像素。2)記錄遍歷過(guò)程中遇到的高度值，并跟蹤當(dāng)前遇到的最大高度值及其對(duì)應(yīng)的像素位置。3)遍歷結(jié)束后，記錄的最大高度值及其位置即為區(qū)域的最高海拔點(diǎn)。五、論述題解析思路:論述AI提升GIS智能化水平的主題，需要結(jié)合具體技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景展開(kāi)。核心在于說(shuō)明AI如何克服傳統(tǒng)GIS在處理復(fù)雜、海量、動(dòng)態(tài)地理信息方面的局限性，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的感知、分析、預(yù)測(cè)和決策能力。*AI與GIS融合的價(jià)值:傳統(tǒng)GIS擅長(zhǎng)空間數(shù)據(jù)的管理、存儲(chǔ)、可視化，但面對(duì)海量、高維、復(fù)雜的地理信息數(shù)據(jù)處理和分析時(shí)能力有限。AI（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）擅長(zhǎng)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，具有強(qiáng)大的模式識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)和優(yōu)化能力。將AI技術(shù)融入GIS，可以顯著提升GIS系統(tǒng)的智能化水平，使其能夠處理更復(fù)雜的空間問(wèn)題，提供更深入的洞察和更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。*AI在GIS中的典型應(yīng)用場(chǎng)景及原理:*1)智能遙感影像解譯與分析:利用深度學(xué)習(xí)（特別是CNN）自動(dòng)從遙感影像中識(shí)別和分類(lèi)地物（如建筑物、道路、植被、水體），進(jìn)行變化檢測(cè)，估算地表參數(shù)（如植被指數(shù)、土壤濕度）。原理是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取和非線性映射能力，學(xué)習(xí)海量標(biāo)注影像中的地物模式。*2)時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè):應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析城市交通流、氣象變化、人口遷移等時(shí)空序列數(shù)據(jù)，識(shí)別時(shí)空模式，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。原理是利用序列模型（如RNN、LSTM）或時(shí)間序列分析算法捕捉數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。*3)